在开发大模型（LLM）相关应用时，我们经常会遇到一个棘手的问题：随着流量的增加，原本响应迅速的 Web 服务，突然变得极其缓慢，甚至出现大面积的 502/504 超时。 很多开发者第一时间会去检查 Redis、数据库或模型推理接口，却忽略了一个架构上的隐患：你是否将 AI 接口调用直接塞进了公共的业务线程池中？ 一、 致命的“资源枯竭”：一个真实的事故现场 假设你正在使用 Spring Boot (Tomcat) 开发一个 AI 聊天机器人。你的系统接收请求并执行以下两步：  业务操作：查询用户配置（耗时 10ms）。 AI 调用：请求 GPT-4 API（耗时 5s）。  Tomcat 默认...

正式进入AI Coding时代了  

总时长35分钟，无手撕，感觉遇到KPI面了，唉35分钟一直在问实习，八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap，什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕，说一面撕过了，业务是应用宝游戏商城，后面过了还有一面技术面，问面试表现，说挺顺的，可以再关注一下运维数据，然后问转go有难度嘛，就结束了

一、进程调度算法 先来先服务——短作业优先——最短剩余时间优先——优先级调度——时间片轮转——多级反馈队列调度（每个队列的时间片长度不一样）二、进程调度器 确保CPU时间片能在各个进程间合理分配，最大化系统资源利用率，同时考虑进程的响应时间。一个进程只属于一个调度器。  调度器是 CPU 中央处理器的管理员，主要负责做两件事情： 一、选择某些就绪进程执行。 二、是打断某些执行的进程让它们变为就绪状态。 调度器分配CPU时间的基本依据：进程的优先级。 上下文切换（context switch ）：负责存储和切换被切换掉之前的CPU 状态。三、调度策略 #define SCHED_NORMAL 0...